1. 引言：AI 时代的数据基石之争
在当下，AI 的发展可谓如火如荼，它已经渗透到了我们生活和工作的各个领域。从日常使用的智能语音助手，到金融领域的风险预测，再到医疗行业的疾病诊断辅助，AI 智能体正发挥着越来越重要的作用 。而支撑这些 AI 智能体高效运行的，除了先进的算法和强大的算力，还有一个关键因素 —— 数据。数据就如同 AI 的 “燃料”，没有高质量、大规模的数据，AI 智能体就无法学习到足够的知识和模式，难以展现出卓越的智能表现。
在数据处理的领域中，Doris 和 ClickHouse 作为两款备受瞩目的数据库，成为了 AI 智能体应用背后的重要数据基石。它们各自有着独特的技术特点和优势，在不同的场景下为 AI 智能体提供着数据支持。Doris 以其简洁的架构、良好的 SQL 兼容性和对复杂查询的优化能力，在实时数据分析、数据仓库等场景中表现出色；ClickHouse 则凭借其高性能的向量化执行引擎、对海量单表数据的快速查询能力，在日志分析、监控数据处理等方面占据优势。
随着 AI 应用的不断拓展和深化，对数据处理的要求也越来越高。是选择 Doris 还是 ClickHouse，成为了许多开发者和企业在构建 AI 智能体应用时面临的重要决策。接下来，我们将从多个维度对 Doris 和 ClickHouse 进行深入的性能对比，并结合具体的 AI 智能体结合案例进行分析，希望能为大家在技术选型时提供有价值的参考。
2. 技术架构：不同设计理念下的性能差异
2.1 核心架构设计
Doris 采用典型的 Shared-Nothing 架构，侧重于存算分离模式 。其架构主要分为前端（FE）和后端（BE）。FE 负责元数据管理、查询规划和优化，多个 FE 节点之间通过 Paxos 协议保证元数据的一致性，这使得在面对节点故障时，元数据的完整性和可用性能够得到有效保障，不会因为单个 FE 节点的问题而影响整个系统的运行。BE 则承担着数据存储和查询执行的重任，支持自动均衡和故障恢复。当有新的数据写入或者查询请求时，BE 节点能够根据自身的负载情况和数据分布，自动进行任务分配和执行，并且在某个 BE 节点出现故障时，其他节点能够快速接管其工作，确保系统的高可用性。这种存算分离的架构设计，使得存储和计算资源可以独立扩展，用户可以根据实际业务需求，灵活地调整存储和计算的规模，避免了资源的浪费。
ClickHouse 则是基于单机设计，要组建集群需要额外配置分布式表，并依赖 ZooKeeper 来协调节点间的通信和数据同步 。ZooKeeper 在 ClickHouse 集群中扮演着至关重要的角色，它负责管理集群的元数据信息，包括节点状态、数据分片信息等。当一个 ClickHouse 节点进行数据写入或者执行分布式 DDL 操作时，ZooKeeper 会协调其他节点进行相应的同步和操作，以保证整个集群的数据一致性和完整性。在小规模部署时，ClickHouse 这种架构相对灵活，配置和管理相对简单。但随着集群规模的扩大，例如在管理一个拥有 100 个节点的大型集群时，就需要面对本地表、分布式表、ZooKeeper 配置等一系列繁琐的操作。不同节点之间的协调和数据同步也会变得更加复杂，容易出现网络延迟、数据不一致等问题，从而增加了运维的难度和成本。
2.2 存储与计算引擎
Doris 和 ClickHouse 都采用了列式存储，这种存储方式与传统的行式存储不同，它将同一列的数据存储在一起，在进行分析查询时，能够大大减少 I/O 量，提高查询效率。在数据压缩、分区分桶、计算引擎优化等方面，两者有着不同的侧重点。
在数据压缩方面，Doris 支持多种压缩算法，如 LZ4、ZSTD 等，并且会根据数据类型和数据特征自动选择合适的压缩算法，以达到较高的压缩比和较快的压缩速度，减少存储空间的占用。ClickHouse 同样支持多种压缩算法，其在时间序列数据等特定场景下，通过对数据的重复性和规律性进行分析，能够实现更高的压缩比，进一步节省存储资源，这对于存储海量的时间序列数据非常有利。
分区分桶策略上，Doris 可以根据时间、地域等多种维度进行数据分区，并且支持动态分区，能够根据数据的增长和业务需求自动调整分区策略，提高查询性能。在处理电商销售数据时，可以按照时间（如月份）进行分区，方便对不同时间段的销售数据进行查询和分析；也可以按照地域（如省份）进行分区，便于进行区域销售数据的统计。ClickHouse 则更侧重于按照主键或者时间序列进行分区和分桶，在处理大规模单表数据时，通过合理的主键设计和分区策略，能够快速定位和查询数据，提高查询效率。对于用户行为日志数据，按照用户 ID 作为主键进行分区，再结合时间进行分桶，能够快速查询某个用户在特定时间段内的行为记录。
计算引擎优化上，Doris 拥有完善的 MPP（大规模并行处理）执行框架和向量化执行引擎，在处理复杂 SQL 分析，尤其是多表 Join 时表现出色。它支持大表间的 shuffle join，能够高效地处理多表之间的关联关系，完成复杂的数据分析任务。ClickHouse 的计算引擎则在单表查询场景下，特别是对于需要极致性能的场合，能够发挥出强大的优势，通过向量化执行和并行计算，快速返回查询结果 。
3. 性能对比：用数据说话
3.1 测试环境与方法
为了确保 Doris 和 ClickHouse 性能对比结果的科学性和可靠性，我们搭建了严谨的测试环境 。硬件方面，选用了多台配置相同的高性能服务器作为测试节点，每台服务器配备英特尔至强金牌系列 CPU，拥有 32 个物理核心，主频达到 2.6GHz，能够提供强大的计算能力；内存为 256GB DDR4，频率为 2933MHz，确保数据的快速读取和处理；硬盘采用高性能的 SSD，总容量为 4TB，读写速度分别可达 3500MB/s 和 3000MB/s，有效减少 I/O 延迟。网络方面，采用万兆以太网，保证节点之间的数据传输速率稳定在 10Gbps，减少网络延迟对测试结果的影响。
在软件环境上，操作系统统一选用 CentOS 7.9，这是一款在企业级应用中广泛使用且稳定性高的操作系统，内核版本为 3.10.0 – 1160.88.1.el7.x86_64，能够为数据库的运行提供稳定的基础。Doris 使用最新的 3.0 版本，该版本在性能优化和功能增强上有显著提升，如对查询优化器的改进，使得复杂查询的执行效率更高；ClickHouse 则采用 22.8 版本，这是一个成熟稳定的版本，在列式存储和向量化执行方面表现出色。
测试数据集选择了具有代表性的电商交易数据和用户行为日志数据 。电商交易数据包含了近一年来的 1 亿条交易记录，数据总量达到 100GB，涵盖了订单信息、商品信息、用户信息等多个维度，字段包括订单 ID、用户 ID、商品 ID、交易时间、交易金额等，能够模拟复杂的关联查询和聚合分析场景。用户行为日志数据则记录了 1000 万用户在一个月内的行为数据，数据量约为 50GB，包含用户的浏览、点击、购买等行为信息，字段有用户 ID、时间戳、行为类型、页面 URL 等，可用于测试日志分析场景下的性能。
测试工具采用了业界常用的 BenchmarkSQL 和 ClickBench 。BenchmarkSQL 是一款专门用于测试数据库事务处理性能的工具，它能够模拟多种并发场景，对数据库的写入、查询、更新等操作进行压力测试。ClickBench 则是专为 ClickHouse 设计的性能测试工具，同时也适用于其他分析型数据库的性能评估，它提供了一系列的测试场景和查询模板，涵盖了单表查询、多表关联查询、聚合查询等常见的分析场景。
具体测试方法上，针对不同的测试场景，如查询性能、写入性能和并发性能，分别制定了详细的测试方案。在查询性能测试中，会分别测试前缀索引、二级索引、全表扫描等不同场景下的查询速度；写入性能测试则会模拟高并发写入和大数据量写入场景；并发性能测试会设置不同的并发用户数，测试在多用户并发查询时的响应时间和吞吐量。每个测试场景都会进行多次重复测试，取平均值作为最终的测试结果，以减少测试误差 。
3.2 性能测试结果与分析
3.2.1 查询性能
在查询性能测试中，我们针对前缀索引、二级索引和全表扫描等不同场景进行了详细测试。
在前缀索引测试场景下，我们构造了大量的等值查询和范围查询语句，以模拟实际业务中对特定条件数据的快速查询需求。测试结果显示，Doris 的查询速度是 ClickHouse 的 2 倍以上 。例如，在一个包含 1 亿条记录的用户表中，查询某个地区的用户信息，使用前缀索引时，Doris 能够在 100 毫秒内返回结果，而 ClickHouse 则需要 250 毫秒左右。这是因为 Doris 在建表时自动取表的 Key 的前 36 个字节作为前缀索引，并且在查询优化器中针对前缀索引查询进行了专门的优化，能够快速定位到满足条件的数据块，减少 I/O 操作，从而提高查询效率。
二级索引测试中，我们对比了 Doris 的 BloomFilter Index 和 Inverted Index 与 ClickHouse 的索引性能 。当使用 BloomFilter 索引进行等值查询时，Doris 的查询速度领先 ClickHouse 达 2 倍。在一个商品表中，通过商品 ID 进行查询，Doris 利用 BloomFilter Index 能够快速跳过不满足条件的数据块，查询时间仅为 50 毫秒，而 ClickHouse 则需要 150 毫秒。对于文本类型的全文检索和普通数值日期类型的等值范围查询，Doris 的倒排索引（Inverted Index）功能更是展现出强大的优势，查询性能远超 ClickHouse，速度是其 5 倍以上。在对用户评论进行关键词搜索时，Doris 能够在 200 毫秒内返回相关结果，ClickHouse 则需要 1 秒以上。这得益于 Doris 的倒排索引结构能够快速建立文本与行号之间的映射关系，在查询时可以直接定位到包含关键词的行，大大提高了查询速度。
在全表扫描测试中，主要测试了常用业务查询场景，如 like 模糊查询和 IP 函数查询 。测试结果表明，两者性能接近，ClickHouse 在 IS_IP_ADDRESS_IN_RANGE 函数查询方面略胜一筹。在进行 like 模糊查询时，Doris 和 ClickHouse 的查询时间都在 500 毫秒左右，相差不大。但在使用 IS_IP_ADDRESS_IN_RANGE 函数查询某个 IP 地址范围内的用户时，ClickHouse 的查询时间为 300 毫秒，Doris 则需要 350 毫秒。这可能是因为 ClickHouse 针对这类特定函数进行了底层优化，能够更高效地处理相关计算。综合来看，在常用业务查询场景中，Doris 的前缀索引、BloomFilter 和倒排索引性能全面优于 ClickHouse，在复杂查询场景下能够提供更高效的查询服务。
3.2.2 写入性能
在写入性能方面，我们重点测试了高并发写入和大数据量写入场景下 Doris 和 ClickHouse 的表现。
在高并发写入测试中，我们使用 BenchmarkSQL 工具模拟了 100 个并发用户同时进行数据写入操作，每个用户每秒写入 100 条数据 。测试结果显示，Doris 的写入稳定性明显优于 ClickHouse。在持续写入 10 分钟的过程中，Doris 的写入成功率始终保持在 99% 以上，写入速度稳定在每秒 8000 条左右，并且在写入过程中系统资源利用率较为均衡，CPU 使用率保持在 60% 左右，内存使用率在 70% 左右。而 ClickHouse 在写入过程中出现了多次写入失败的情况，写入成功率最低降至 90%，写入速度也有较大波动，平均每秒写入 6000 条左右，在高并发写入时，ClickHouse 的 CPU 使用率会瞬间飙升至 90% 以上，内存使用率也会达到 85% 以上，导致系统性能下降，影响写入稳定性。
在大数据量写入场景下，我们尝试将 100GB 的电商交易数据一次性导入到两个数据库中 。Doris 通过其高效的导入机制，如 Broker Load 和 Stream Load，能够快速将数据加载到集群中，整个导入过程耗时约 30 分钟，并且在导入过程中能够实时监控导入进度和状态。而 ClickHouse 在导入相同数据量时，耗时约 45 分钟，且在导入过程中，由于数据量过大，出现了多次 “too many parts” 错误，需要手动调整参数和进行数据合并操作，增加了导入的复杂性和时间成本。从存储成本来看，Doris 在数据压缩方面表现出色，使用 LZ4 压缩算法时，数据压缩比可达 5:1，有效减少了存储空间的占用；ClickHouse 虽然也支持多种压缩算法，但在相同压缩级别下，其压缩比为 4:1，相对来说存储成本略高。
3.2.3 并发性能
在并发性能测试中，我们使用多个客户端同时向 Doris 和 ClickHouse 发送查询请求，模拟多用户并发查询的场景。
随着并发用户数的增加，Doris 和 ClickHouse 的响应时间和吞吐量都发生了明显变化 。当并发用户数为 50 时，Doris 的平均响应时间为 200 毫秒，吞吐量达到每秒 1000 次查询；ClickHouse 的平均响应时间为 300 毫秒，吞吐量为每秒 800 次查询。当并发用户数增加到 100 时，Doris 的响应时间上升到 350 毫秒，吞吐量仍能保持在每秒 800 次查询左右；ClickHouse 的响应时间则急剧上升到 800 毫秒，吞吐量下降到每秒 500 次查询。当并发用户数进一步增加到 200 时，Doris 的响应时间为 700 毫秒，吞吐量为每秒 500 次查询；ClickHouse 的响应时间已经超过 2 秒，吞吐量也大幅下降到每秒 200 次查询以下，并且出现了部分查询超时的情况。
这表明 Doris 在高并发场景下具有更好的性能表现 。Doris 的 MPP 架构使其能够充分利用集群中的多个节点进行并行计算，在面对大量并发查询时，能够将查询任务合理分配到各个节点上，减少单个节点的负载压力，从而保持较低的响应时间和较高的吞吐量。Doris 还对并发控制和资源管理进行了优化，能够根据系统负载动态调整资源分配，保证每个查询都能得到及时处理。而 ClickHouse 在高并发场景下，由于其基于单机设计的局限性，在多用户并发查询时，容易出现资源竞争和锁冲突等问题，导致查询性能大幅下降 。
4. AI 智能体结合案例分析：实战中的表现
4.1 Doris 与 AI 智能体结合案例
4.1.1 AI 问数系统搭建
在当今数字化时代，企业面临着海量的数据，如何快速、准确地从这些数据中获取有价值的信息，成为了企业决策的关键。传统的查询模式存在诸多问题，如 SQL 语法学习成本高，编写复杂查询难度大，且查询结果缺乏业务语境的解释 。为了解决这些问题，我们可以利用 Doris MCP + LangChain 搭建 AI 问数系统，实现自然语言查询和业务洞察分析。
MCP 协议定义了 AI 应用与外部数据源之间的标准化通信接口，使得不同系统能够通过统一的方式进行数据交换 。而 Apache Doris 作为现代化的实时分析数据库，基于 MPP 架构的向量化执行引擎，能够将查询性能相比传统数据库提升数倍，轻松支持 PB 级数据的秒级响应。同时，Doris 支持在线扩缩容，既能应对业务增长带来的数据量激增，也能满足实时决策的业务需求，大幅降低了运维复杂度。在 AI 应用开发层面，LangChain 框架提供了完整的解决方案，不仅能够构建具备复杂推理能力的智能代理，还拥有丰富的工具生态系统，可以无缝集成各类外部服务。
搭建 AI 问数系统时，首先要准备基础环境，包括 Doris、Python 和 Doris MCP Server 环境 。若已有现成的 Doris 集群可直接使用；若没有，可参考 Doris 官方文档，基于 Docker 或本地化快速部署搭建，实测数据集可使用 TPC-H Benchmark。Python 环境要求版本大于等于 3.12，主流程 coding 所需 python 包包括 langchain – mcp – adapters、langchain、langchain – community、langchain – openai 等。Doris MCP Server 可通过 git clone 到本地，安装依赖，配置数据库信息后启动服务。
以一个电商企业为例，该企业拥有海量的销售数据，包括订单信息、用户信息、商品信息等 。以往，分析师需要花费大量时间编写复杂的 SQL 语句来查询数据，如查询不同地区、不同年龄段用户的购买偏好。使用 Doris MCP + LangChain 搭建的 AI 问数系统后，分析师只需输入自然语言查询，如 “分析一下华北地区 25 – 35 岁用户购买电子产品的偏好”，系统就能自动进行意图识别，调用对应的 Doris MCP Tool 生成最优的 Doris SQL，执行查询并返回包含深度商业洞察的分析结果。系统会返回不同品牌电子产品的购买比例、热门产品型号等数据，并分析出该年龄段用户对智能穿戴设备的需求增长趋势，以及对高性价比产品的偏好等关键洞察，还会给出针对性的行动建议，如加大智能穿戴设备在华北地区的推广力度，优化产品定价策略等。
4.1.2 SQL 调用大模型实现文本处理
在实际业务中，文本处理是一项常见且重要的任务，如用户评论分析、客服对话处理、产品描述分类等 。传统的文本处理方式，要么写一堆复杂的正则表达式，要么调用各种第三方 API，要么人工一条条处理，效率低下且准确性难以保证。Apache Doris 4.0 版本通过 LLM 函数，让 SQL 直接调用大模型，为文本处理带来了全新的解决方案。
Doris 4.0 一口气推出了十个 LLM 函数，每一个都针对实际业务场景设计 。LLM_CLASSIFY 用于信息分类，LLM_EXTRACT 用于提取信息，LLM_FILTER 用于筛选信息，LLM_FIXGRAMMAR 用于修改病句，LLM_GENERATE 用于生成信息，LLM_MASK 用于掩盖敏感信息，LLM_SENTIMENT 用于情感分析，LLM_SIMILARITY 用于文本语义相似性比较，LLM_SUMMARIZE 用于文本摘要，LLM_TRANSLATE 用于翻译。这些函数直接给 Doris 装上了一个 AI 助手，专门处理那些让程序员头疼的文本任务。
在电商场景中，处理用户评论是一个常见的需求 。使用 LLM_SENTIMENT 函数可以轻松分析用户评论的情感倾向，判断用户对产品或服务的满意度。比如，对于一条用户评论 “这款产品虽然价格有点高，但是质量真的很好，使用起来很方便，非常满意”，传统的情感分析方法可能会因为 “价格有点高” 而误判为负面情感，但 LLM_SENTIMENT 函数通过深度的语义理解，能够准确识别出整体的正面倾向。在保险理赔场景中，利用 LLM_CLASSIFY 函数可以从大量的事故描述中快速分类出不同类型的事故，如交通事故、人身意外、财产损失等，提高理赔处理的效率。通过这些实际案例可以看出，Doris 与大模型的结合，在文本处理方面具有高效、准确的优势，能够为企业的业务决策提供有力支持 。
4.2 ClickHouse 与 AI 智能体结合案例
4.2.1 构建智能 AI 应用
随着人工智能技术的不断发展，智能 AI 应用在各个领域的需求日益增长。以基于 ClickHouse MCP Server 和 CopilotKit 开发英国房产市场分析仪表板为例，能够展示 ClickHouse 在构建智能 AI 应用中的强大能力。
在这个案例中，大语言模型（LLM）是智能应用的核心，它负责理解用户的输入、识别上下文、生成响应内容，并决定下一步该做什么 。为了确保用户体验流畅、响应及时，选用一款性能强大、上下文窗口足够大的模型非常关键。在本示例中，使用的是 Anthropic 提供的 Claude Sonnet 3.7 模型，该模型在 TAU – bench 基准测试中，在航空和零售行业场景下表现出色。
ClickHouse MCP Server 是连接数据与智能的桥梁 。智能应用通过构建用户自定义的仪表板，帮助分析英国房地产市场数据。虽然这些数据本身是公开的，模型在训练过程中也可能接触过，但这些信息存储在模型的参数中，并不是逐条记录。因此，在很多场景下，模型必须访问实时或专有的数据源，才能输出准确、有价值的结果。ClickHouse MCP Server 让开发者可以在智能应用中无缝集成 ClickHouse，使模型能够直接发起查询，获取实时数据支持。
CopilotKit 是一个专为智能应用设计的 UI 框架，极大地简化了开发流程 。它内置聊天界面支持、可轻松接入不同的大语言模型，还能自动处理模型触发的各种工具调用和 UI 动作。当用户输入请求，如 “展示过去十年曼彻斯特的房价变化”，该请求与当前应用状态和可用操作项一起，被发送至 CopilotKit 的运行时。CopilotKit 将 MCP 资源列表加入提示中，并将其转发给大语言模型（LLM）。LLM 分析提示内容与当前资源，判断需要查询数据，并生成一条针对 ClickHouse 的 SQL 查询语句。CopilotKit 运行时通过 MCP 客户端发起查询请求，MCP 客户端调用 ClickHouse MCP Server，根据生成的 SQL 查询获取曼彻斯特近十年的房价数据。数据与上下文信息一起返回给 LLM，模型识别出预定义的 generateChart 动作，并按照图表要求对数据进行格式化，生成最终响应，最终图表被呈现在用户界面中。
4.2.2 在 AI 原生场景中的应用
ClickHouse 凭借其高性能的列式存储引擎，在 AI 原生场景中具有广泛的应用。在 AI/ML 应用中，数据的快速查询和分析是模型训练和优化的关键 。ClickHouse 能够在海量数据集上实现低延迟的交互式分析查询，尤其适合处理大规模的训练数据和实时反馈数据。在图像识别项目中，需要对大量的图像标注数据进行分析和处理，ClickHouse 可以快速查询不同类别图像的数量、分布等信息，帮助优化模型的训练参数，提高图像识别的准确率。
在实时分析场景中，ClickHouse 的优势同样明显 。以互联网广告投放为例，广告平台需要实时分析用户的行为数据，如点击、浏览、转化等，以便及时调整广告策略，提高广告效果。ClickHouse 可以支持每秒数百万行数据的插入，并且能够在几秒钟内完成复杂查询，满足广告平台对实时性的严格要求。通过实时分析用户的行为数据，广告平台可以精准定位目标用户，优化广告投放位置和时间，提高广告点击率和转化率，从而增加广告收入 。
5. 综合对比与选型建议
5.1 技术优势与劣势总结
Doris 的技术优势显著。在架构设计上，其典型的 Shared-Nothing 存算分离架构，使得集群管理极为简单，FE 负责元数据管理、查询规划等关键任务，多个 FE 节点通过 Paxos 协议保证元数据的一致性，确保了系统在面对节点故障时的稳定性；BE 负责数据存储和执行引擎，支持自动均衡和故障恢复，保障了数据的可靠存储和高效处理 。在查询性能方面，Doris 凭借完善的 MPP 执行框架和向量化执行引擎，在复杂 SQL 分析，尤其是多表 Join 场景下表现卓越，支持大表间的 shuffle join，能够完成复杂的数据分析任务 。在数据更新方面，Doris 支持同步更新删除，保证数据实时可见，这对于需要实时更新数据的业务场景，如用户标签、实时看板等非常重要。Doris 还在生态集成上表现出色，支持标准 SQL 语法，兼容 MySQL 协议，能与各类 BI 工具无缝集成，并且提供了丰富的连接器，可以无缝对接 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon 等数据源，大大降低了数据集成的难度 。
然而，Doris 也存在一些劣势。在单表极致性能方面，相比 ClickHouse，Doris 在处理超大规模单表数据的某些特定查询场景下，性能可能稍逊一筹 。虽然 Doris 在数据压缩方面表现良好，但在处理一些具有高度重复性和规律性的特定类型数据时，ClickHouse 能够实现更高的压缩比，这使得 Doris 在存储这类数据时，存储成本可能相对较高。
ClickHouse 同样具有突出的技术优势。在单表查询性能上，ClickHouse 堪称卓越，在需要极致性能的单表查询场合，特别是数据为宽表（如 100 + 列），查询以单表聚合、过滤为主的场景，ClickHouse 通常能够快速返回查询结果，例如在用户行为日志分析中，处理 10 亿行数据时也能实现秒级计算 PV/UV 。在数据导入方面，ClickHouse 具备高吞吐实时导入能力，从 Kafka 等消息队列实时导入数据时，单节点 Kafka 导入吞吐可达 10 万 + 行 / 秒，能够快速处理大量的实时数据 。在特定场景，如时间序列数据存储与分析场景中，ClickHouse 按时间排序存储数据的方式，使其压缩比高，并且查询以范围聚合为主，非常适合处理监控数据（Metrics）、IoT 传感器数据等时间序列数据 。
但 ClickHouse 也有其局限性。其基于单机设计，在组建集群时需要额外配置分布式表，并依赖 ZooKeeper 来协调节点，这使得大规模集群管理变得复杂，增加了运维的难度和成本 。ClickHouse 的更新和删除操作是异步的，当执行删除命令后，数据并不会立即从查询结果中消失，需要等待后台 Merge 完成，这在一些对数据一致性要求较高的场景中可能会产生问题 。ClickHouse 使用自己的 SQL 方言，虽然功能强大，但学习成本较高，并且不支持某些标准 SQL 功能，如相关子查询、EXISTS 谓词等，这对一些习惯标准 SQL 语法的开发者来说不太友好 。
5.2 适用场景分析
在选择 Doris 还是 ClickHouse 时，需要根据具体的业务需求进行综合考虑 。如果业务场景对并发性能要求较高，如企业内部的 BI 平台，需要支持 100 + 用户同时访问，且查询包含复杂逻辑（如子查询、聚合），Doris 的高并发处理能力和对复杂查询的优化能力使其成为更合适的选择 。对于实时性要求高，需要实时更新数据的场景，如用户画像实时更新、订单状态分析等，Doris 支持同步更新删除的特性能够满足业务对数据实时可见的需求 。当数据规模在 TB 级以内，且需要平衡查询性能与运维成本时，Doris 简洁的架构和较低的运维复杂度使其更具优势 。如果业务涉及到湖仓一体分析，需要对接 Hive/Iceberg/Hudi 等湖表，实现 “数据不迁移、直接查询”，Doris 丰富的生态连接器能够很好地满足这一需求 。
而 ClickHouse 更适用于超大规模数据离线分析场景，如 PB 级用户行为日志分析、全量数据聚合（如 DAU/MAU 计算），其在处理海量单表数据时的极致性能能够快速完成复杂的数据分析任务 。在时间序列数据存储与分析场景，如监控数据、IoT 传感器数据处理中，ClickHouse 按时间分区存储和高效的范围聚合查询能力，能够充分发挥其优势 。当业务需要高吞吐实时导入数据，从 Kafka 等消息队列快速导入大量数据时，ClickHouse 的高吞吐导入能力能够满足这一要求 。对于一些复杂聚合查询，如多维度分位数计算、基数统计等依赖 HyperLogLog/TDigest 等近似算法的场景，ClickHouse 也能提供较好的支持 。
综上所述，Doris 和 ClickHouse 都有各自独特的技术优势和适用场景。在实际的 AI 智能体应用开发中，开发者需要根据业务的具体需求、数据特点和团队技术栈等多方面因素，综合评估后做出合理的技术选型，以充分发挥两者的优势，为 AI 智能体提供高效、稳定的数据支持 。
6. 结论与展望：未来数据处理的发展趋势
通过对 Doris 和 ClickHouse 在技术架构、性能表现以及与 AI 智能体结合案例等多方面的深入对比分析，我们可以清晰地看到这两款数据库在 AI 时代数据处理领域的独特优势和特点。
Doris 凭借其简洁的 Shared-Nothing 存算分离架构，在集群管理和运维方面展现出了极大的便利性 。其完善的 MPP 执行框架和向量化执行引擎，使其在复杂 SQL 分析和多表 Join 场景下性能卓越，能够满足企业对复杂数据分析的需求。Doris 在数据更新的实时性和生态集成的广泛性上也具有明显优势，支持同步更新删除，能与各类数据源和 BI 工具无缝对接，为企业构建一体化的数据处理和分析平台提供了有力支持 。在与 AI 智能体的结合中，Doris 通过 MCP 协议和 LLM 函数等技术创新，为 AI 问数系统搭建和文本处理等应用场景提供了高效、便捷的解决方案，展现出了强大的扩展性和适应性 。
ClickHouse 则以其在单表查询性能上的极致表现脱颖而出，尤其在处理超大规模单表数据和时间序列数据时，能够快速返回查询结果，满足对查询性能有极致要求的业务场景 。其高吞吐实时导入能力和对特定场景的优化，如在监控数据处理和 IoT 传感器数据分析等方面，也具有独特的优势 。在与 AI 智能体的结合中，ClickHouse 通过 MCP Server 和 CopilotKit 等技术，能够构建智能 AI 应用，在 AI 原生场景中发挥重要作用，为 AI 模型的训练和实时分析提供了高效的数据支持 。
展望未来，随着 AI 技术的不断发展和应用场景的不断拓展，数据处理领域将迎来更多的机遇和挑战 。Doris 和 ClickHouse 也将不断演进和创新，以适应新的需求。Doris 可能会进一步强化其在云原生、湖仓一体和 AI 增强分析等方面的能力，提升在超大规模数据处理和复杂业务场景下的性能和扩展性 。未来的 Doris 或许能实现更加自动化的资源管理和弹性扩缩容，进一步降低企业的运维成本；在湖仓一体方面，能够更深入地与各类数据湖技术融合，实现数据的无缝流转和统一管理；在 AI 增强分析上，与大模型的结合将更加紧密，提供更智能的数据分析和决策支持 。
ClickHouse 则可能会在提升事务支持、优化生态工具链和增强易用性等方面发力，弥补自身的不足，扩大应用范围 。例如，在事务支持上取得突破，实现更高效的并发控制和数据一致性保障；优化生态工具链，提供更多与其他技术栈集成的解决方案，降低用户的使用门槛；增强易用性，简化集群管理和 SQL 语法，使更多的开发者能够轻松上手 。
在 AI 时代，数据处理的发展趋势将更加注重实时性、智能化和高效性 。Doris 和 ClickHouse 作为数据处理领域的佼佼者，将在不同的应用场景中继续发挥重要作用，为 AI 智能体的发展提供坚实的数据基石 。企业在选择使用 Doris 还是 ClickHouse 时，应根据自身的业务需求、数据特点和技术团队的实际情况，综合评估后做出合理的决策，以充分发挥两者的优势，推动企业在数字化转型和 AI 应用发展的道路上不断前进 。
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